사이버 공격에 의한 시스템 이상상태 탐지 기법
Detection of System Abnormal State by Cyber Attack
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초록
기존의 사이버 공격 탐지 솔루션은 일반적으로 시그니처 기반 내지 악성행위 분석을 통한 방식의 탐지를 수행하므로, 알려지지 않은 방식에 의한 공격은 탐지하기 어렵다는 한계가 있다. 시스템에서는 상시로 발생하는 다양한 정보들이 시스템의 상태를 반영하고 있으므로, 이들 정보를 수집하여 정상상태를 학습하고 이상상태를 탐지하는 방식으로알려지지 않은 공격을 탐지할 수 있다. 본 논문은 정상상태 학습 및 탐지에 활용하기 위하여 문자열을 그 순서와 의미를 보존하며 정량적 수치로 변환하는 머신러닝 임베딩(Embedding) 기법과 이상상태의 탐지를 위하여 다수의 정상데이터에서 소수의 비정상 데이터를 탐지하는 머신러닝 이상치 탐지(Novelty Detection) 기법을 이용하여 사이버 공격에 의한 시스템 이상상태를 탐지하는 방안을 제안한다.
Abstract
Conventional cyber-attack detection solutions are generally based on signature-based or malicious behavior analysis so thathave had difficulty in detecting unknown method-based attacks. Since the various information occurring all the time reflectsthe state of the system, by modeling it in a steady state and detecting an abnormal state, an unknown attack can bedetected. Since a variety of system information occurs in a string form, word embedding, ie, techniques for convertingstrings into vectors preserving their order and semantics, can be used for modeling and detection. Novelty Detection, whichis a technique for detecting a small number of abnormal data in a plurality of normal data, can be performed in order todetect an abnormal condition. This paper proposes a method to detect system anomaly by cyber attack using embedding andnovelty detection.
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